百模大战下，行业开始"洗牌"。
据外媒《The Information》的报道，随着底层通用大模型格局的基本落成，投资者的热情正在转向支持人形机器人等其他技术。
与此同时，科技巨头和生成式AI的早期赢家也正在加速掀起一场新浪潮，拉拢竞争对手或者直接收购他们。
近期多家美国生成式AI创企被曝身陷资金短缺危机。如美国旧金山AI编程独角兽Replit宣布裁员20%，共30人。
大模型企业命运各不相同
北京时间5月27日，xAI宣布获得60亿美元B轮融资，主要投资者包括Valor Equity Partners、Vy Capital、Andreessen Horowitz、Sequoia Capital、Fidelity Management & Research Company、Prince Alwaleed Bin Talal和Kingdom Holding等。
xAI是马斯克成立的人工智能公司，于当地时间2023年7月12日宣布成立。2023年11月，xAI发布Grok-1大语言模型；2024年3月，xAI宣布推出最新版本Grok-1.5，新一代模型实现了长上下文理解和高级推理能力；2024年4月，xAI推出了其首款多模态大模型Grok-1.5V。
除了马斯克的xAI宣布融资消息外，近日国内人工智能企业月之暗面也传出再获融资的消息。据《The information》报道，月之暗面正在进行新一轮融资，最新一轮的估值报价已达30亿美元，新的投资者包括腾讯、高榕创投等机构。
一年多前，ChatGPT引爆创业圈的热潮，投资者们也在争相上"牌桌"。然而此一时彼一时，不少创业者几乎异口同声地说："钱不好拿了。"
众所周知的是，大模型是一个"烧钱"的行业，融不到资金很可能意味着被"洗牌"。不论国内外，与月之暗面、xAI命运不同的创业公司比比皆是，其中不乏明星企业。
另外，也有不少独角兽企业，虽筹集到数亿美元的资金，但面临着训练和运行AI模型的高昂成本以及谷歌、微软、OpenAI等企业的挑战，在市场上生存的空间也被挤压。
以Adept为例，该公司是由前OpenAI的前工程主管和两位前谷歌研究员成立的初创企业。2024年2月，Adept AI发布新一代模型FuYu-Heavy，UI理解和推理是其"杀手级"功能，在 MMMU 基准测试中的得分甚至超越 Gemini Pro。
Adept成立后，迅速筹集了两轮资本，总计4.15亿美元。第一轮来自Greylock和Lee Fixel的Addition以及其他投资者，第二轮来自General Catalyst和Spark Capital。据报道，Nvidia和微软也投资了Adept。
然而，近日有消息爆出Adept在过去几个月中就可能的出售或战略合作伙伴关系与大型科技公司进行了谈判。其中一家公司是Facebook的所有者Meta Platforms，但收购不太可能发生。
最近几周，其他初创公司，如StabilityAI和Reka AI也讨论了潜在的销售。根据内部消息，Reka和Snowflake之间的收购谈判最近破裂了。
可穿戴AI设备公司Humane，也在寻求为其业务寻找买家。其公司被匿名人士透露在与一名财务顾问接触，寻找意向买家，目标价格是7.5亿-10亿美元。
"创业团队的接单能力很重要"
"能被并购已经是好事了。"一位AI初创企业创始人告诉财经网科技，已知的不少创业公司在过去一年"悄无声息"地被淘汰了。
"现在很多初创企业做的项目技术门槛并不高，那这种项目考验的就是接单能力，团队需要有人有强的GR或者BR关系。"在他看来，很多企业最终走向终局，很大一个原因是缺乏好的商务团队。
他还观察到很多CTO出来技术创业，钻到技术的盒子里，最后被淘汰。"国内复杂的市场并不是一个单点创新就能解决的事情，这并非否认CTO创业不行，而是创始团队的分工非常重要。"
与其观点不谋而合的还有另外一家AI初创企业的市场负责人，其公司主要为企业提供品牌营销方案。他告知财经网科技销售团队于公司而言，起着至关重要的作用，"销售团队面临的挑战之一，是客户付费意愿低和对AI产品信任度低。"
他介绍道过去一年的时间，一直在浙江、广东、河北等产业带地区，搭建团队向产业带商家介绍相关项目，"能接受的客户并不多，主要是不了解AI产品，需要打开他们的心智还需要很长的过程，很多小企业耗不起的。"
在互联网创业时代，PMF理论是必修课之一，指一款产品能够很好地满足市场需求。进入AI时代，PMF理论仍被多次提及，但是近期零一万物创始人李开复博世认为，PMF不再适用大模型AI-First创业。
对这一观点，他对财经网科技等媒体表示，"我们还是非常认可PMF的理论，因为我们不觉得有任何一种技术可以在长期的时间里只靠技术领跑所有的竞争，我觉得一定是最终产品的胜出要靠非技术的优势达到口碑的传播。"
但在李开复看来，在AI2.0时代，还要考虑TC-PMF。T代表技术，C代表成本。"在移动互联网时代，用户规模增长所带来的边际成本很低，但是在大模型时代，模型训练和推理成本构成了每一个大模型创业公司必须面临的增长陷阱。"
他表示用户增长需要优质的应用，优质应用离不开强大的基座模型，而强大基座模型的背后往往是高昂的训练成本，除此之外还需要考虑随用户规模增长而增长的推理成本。这意味着即使所打造出产品能够完美地满足市场需求，但如果技术成本过高，或者技术实现不可行，那么同样会面临失败。"这也决定了ofo式流血烧钱打法不再适用了。"
而对于未来大模型企业的走向，李开复认为中国市场还在发酵和成长中，"我们看到很多友商各自走出不同的路线，充分看到中国公司在一个新的环境里面快速野蛮生长的过程，所以这么早做盖棺定论有点过早了。"
他观察到现在美国大部分的认知，超大模型会只有少数几家能够训练，但是他们会用天价来做底座，其他的都开始寻找一些解决方案，比如怎么做一个尺寸更合适，更能够达到普惠应用的AI，还有一些公司探索超小模型，还有一些探索开源，"我还是看好中国的创业者，当然会有一家又一家慢慢地转型甚至退场，但是千万不要低估中国创业者的生命力。"
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